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더 효율적인 트랜스포머 아키텍처(예: Mixture of Experts, Mamba)의 지속적인 개발은 추론 비용에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 이는 대규모 언어 모델을 배포하는 경제성에 직접적인 영향을 줍니다. 추론 비용이 낮아지면 고급 AI 애플리케이션의 상업적 실현 가능성이 크게 확대되어 새로운 채택 물결로 이어질 수 있습니다. 이것이 파운데이션 모델 제공업체 간의 경쟁에 어떤 영향을 미 미칠 것이라고 보십니까?
While lower costs are great, I wonder if the 'new wave of adoption' will truly be driven by inference costs alone. User experience and model capabilities still seem paramount for widespread commercial viability, even for niche applications.
I agree, the race for efficiency is definitely going to separate the winners from the rest. Providers who can quickly integrate these newer, leaner architectures will have a significant advantage in pricing and scaling.
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